Escuela de Turismo y GastronomĂa
EstadĂstica para los negocios I
Estadística… Ciencia que se encarga de la recolección, análisis e interpretación de los datos. La estadística permite hacer inferencias conclusiones a partir de los datos imperfectos.
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La estadística apoya los procesos de toma de decisiones, permitiéndole al empresario analizar las diferentes alternativas a la luz de los hechos recurrentes en la población analizada Ejemplo: Analizar el precio del paquete de un destino turístico, considerando las preferencias de los consumidores (temporada, gustos, etc)
Conceptos básicos • Diseño estadístico: Planteamiento y desarrollo de investigaciones • Estadística descriptiva: Conjunto de procedimientos usados para resumir y describir las características importantes de un conjunto de mediciones • Estadística inferencial: Procedimientos usados para hacer inferencia acerca de las características de la población, a partir de la información contenida en una muestra extraída de la población
• Población: Conjunto de todas las mediciones de interés para el investigador • Muestra: Subconjunto de mediciones seleccionadas de la población de interés • Parámetro: Medida de resumen calculada sobre la población • Estadístico: Medida de resumen calculada sobre la muestra
• Variable: característica que cambia o se modifica con el tiempo y/o para diferentes individuos o unidades de observación • Unidad de observación: Individuo u objeto en el que se mide una variable. Puede ser una empresa, una persona, etc • Dato: Valor que describe la característica de interés de la unidad de observación • Caso: Conjunto de mediciones realizadas sobre una unidad de observación
Tipos de variables • Cualitativas: Miden una cualidad o característica en cada unidad de observación. – Dicotómica – Nominal – Ordinal • Cuantitativas: Miden una cantidad numérica en cada unidad de observación – Discreta – Continua
Tipos de datos • De corte transversal: recopila información para varias unidades en un momento del tiempo. • Series de tiempo: representan observaciones para una sola unidad en varios momentos del tiempo, la frecuencia de los datos puede ser diaria, semanal, trimestral, anual, etc • Datos panel o de corte longitudinal: corresponden a observaciones de varias unidades en distintos momentos del tiempo
Antes del análisis de datos… 1. Cargue datos: Es recomendable usar un formato estandarizado para registrar la información. – Las variables numéricas deberían ser registradas con la misma exactitud con que fueron obtenidas, no redondear. No categorizar variables numéricas para registrarlas.
- Asignar un nombre no muy extenso a cada variable. El nombre completo de la variable puede asignarse a travĂŠs de una etiqueta (label). Algunos paquetes aceptan nombres de variables de a lo sumo 8 letras truncando las letras finales. Algunos caracteres no son permitidos en los nombres de variables, por ejemplo el punto. No deben dejarse espacios en blanco en el nombre de las variables.
2. Revisar la consistencia: Se busca minimizar los errores producidos al momento de registrar los datos originales - Datos categóricos Tabla de frecuencias - Datos numéricos Rangos esperados o posibles - Chequeo lógico Embarazos (F/M) - Datos faltantes (data missing) .
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
• La estadística descriptiva o análisis exploratorio de datos ofrece modos de presentar y evaluar las características principales de los datos a través de tablas, gráficos y medidas resúmenes • El objetivo de construir gráficos es poder apreciar los datos como un todo e identificar sus características sobresalientes. El tipo de gráfico a seleccionar depende del tipo de variable que nos interese representar
REPRESENTACIÓN DE DATOS CATEGÓRICOS
1. Tabla de frecuencias Es un resumen tabular de los datos que muestra la frecuencia de las unidades de observaci贸n en cada una de las diferentes clases de la variable - Frecuencia: n煤mero de mediciones en cada categor铆a o clase - Frecuencia relativa: Parte o proporci贸n de los elementos que pertenecen a cada clase - Frecuencia porcentual: Corresponde a la frecuencia relativa multiplicada por 100
2. Gráfica de barras Este gráfico es útil para representar datos categóricos nominales u ordinales. A cada categoría o clase de la variable se le asocia una barra cuya altura representa la frecuencia o la frecuencia relativa de esa clase. Las arras difieren sólo en altura, no en ancho
3. Gráfico de tortas Representa la frecuencia relativa de cada categoría como una porción de un círculo, en la que el ángulo se corresponde con la frecuencia relativa correspondiente.